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REPOGEO 报告 · LITE

haonan-li/CMMLU

默认分支 master · commit d6e7b716 · 扫描时间 2026/5/16 02:02:24

星标 815 · Fork 68

AI 可见性总分
30 /100
亟需修复
品类召回
0 / 2
在所有问题中均未被推荐
规则结果
通过 1 · 警告 0 · 失败 1
客观元数据检查
AI 认识你的名字
3 / 3
直接询问时，AI 是否点名你的仓库
如何阅读这份报告

行动计划告诉你下一步要做什么——按影响力排序、可直接复制粘贴的修改。品类可见性是真正的 GEO 测试：当用户向 AI 提一个不带品牌、本应让 haonan-li/CMMLU 浮出水面的问题时，AI 是真的推荐了你，还是推荐了你的竞品？客观检查验证 AI 引擎最先权衡的那些元数据信号。自指检查判断 AI 是否还认识你的名字。

行动计划 — 可复制粘贴的修复

3 条由 gemini-2.5-flash 生成、按优先级排序的修改。修完后请把对应条目标记为完成。

整体方向
  • hightopics#1
    Add relevant topics to the repository

    原因：

    复制粘贴的修复
    chinese-nlp, llm-evaluation, benchmark, language-models, multitask-learning, nlp, chinese-language, ai-benchmark, large-language-models, reasoning, knowledge-assessment, chinese-culture
  • highlicense#2
    Add a LICENSE file to the repository

    原因：

    当前
    (no LICENSE file detected — the repo has no recognizable license)
    复制粘贴的修复
    Create a LICENSE file in the repository root, for example, using the MIT License template, to clearly state the terms of use.
  • mediumhomepage#3
    Add a homepage URL to the repository's About section

    原因：

    复制粘贴的修复
    https://arxiv.org/abs/2306.09212

本次扫描解析到的品类 GEO 通道：google/gemini-2.5-flash, deepseek/deepseek-v4-flash

品类可见性 — 真正的 GEO 测试

向 google/gemini-2.5-flash 提出的不带品牌问题。AI 推荐了你，还是推荐了别人？

各模型使用同一组问题 — 切换标签对比回答与排名。

召回
0 / 2
0% 的问题里出现了 haonan-li/CMMLU
平均排名
—
越小越好。#1 表示首位推荐。
声量占比
0%
在所有被点名的工具中，你占了多少？
头号对手
C-Eval
在 2 个问题中被推荐 2 次
竞品排行
  1. C-Eval · 被推荐 2 次
  2. CMMLU (Chinese Massive Multitask Language Understanding) · 被推荐 2 次
  3. CLUE (Chinese Language Understanding Evaluation) Benchmark · 被推荐 2 次
  4. GAOKAO-Bench · 被推荐 1 次
  5. ChaiNLI (Chinese Natural Language Inference) · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    How can I evaluate large language models specifically for Chinese language comprehension and reasoning?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. C-Eval
    2. CMMLU (Chinese Massive Multitask Language Understanding)
    3. GAOKAO-Bench
    4. CLUE (Chinese Language Understanding Evaluation) Benchmark
    5. ChaiNLI (Chinese Natural Language Inference)
    6. COPA-Zh (Choice of Plausible Alternatives - Chinese)
    7. WMT (Workshop on Machine Translation) Chinese-English/English-Chinese Translation Tasks

    AI 推荐了 7 个替代方案，却始终没点名 haonan-li/CMMLU。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    What are the best benchmarks for assessing a language model's understanding of Chinese cultural context?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. C-Eval
    2. CMMLU (Chinese Massive Multitask Language Understanding)
    3. CLUE (Chinese Language Understanding Evaluation) Benchmark
    4. COPA-ZH (Choice of Plausible Alternatives - Chinese)
    5. ChnSentiCorp
    6. Chinese Medical Dialogues (CMD)

    AI 推荐了 6 个替代方案，却始终没点名 haonan-li/CMMLU。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答

客观检查

针对 AI 引擎最看重的元数据信号的规则审计。

  • Metadata completeness
    fail

    建议：

  • README presence
    pass

自指检查

当被直接问到你时，AI 是否还知道你的仓库存在？

  • Compared to common alternatives in this category, what is the core differentiator of haonan-li/CMMLU?
    pass
    AI 明确点名了 haonan-li/CMMLU

    AI 的回答可能信誓旦旦却是错的。请按事实核对：技术栈、目标人群、差异化点是不是和你实际的对得上？

  • If a team adopts haonan-li/CMMLU in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 haonan-li/CMMLU

    AI 的回答可能信誓旦旦却是错的。请按事实核对：技术栈、目标人群、差异化点是不是和你实际的对得上？

  • In one sentence, what problem does the repo haonan-li/CMMLU solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 明确点名了 haonan-li/CMMLU

    AI 的回答可能信誓旦旦却是错的。请按事实核对：技术栈、目标人群、差异化点是不是和你实际的对得上？

嵌入你的 GEO 徽章

把这个徽章贴进 haonan-li/CMMLU 的 README。每次重新扫描都会自动更新，并跳到最新报告——是「我在乎 AI 可发现性」最简单的公开证明。

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MARKDOWN（README）
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  • 深度报告每月 10 次
  • 无品牌品类查询5，轻量 2
  • 优先行动项8，轻量 3
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